Unikaj tych antywzorców! Odpowiedzialny Vibe Coding (cz. 1)

Programowanie z asystentami AI jest niesamowite.

Dla jednych jest niesamowicie wydajne. Dla innych jest niesamowicie nieudane.

Różnica leży w podejściu.

Od ponad roku eksploruję techniki AI-assisted coding, czy też „vibe coding” jak to przyjęło się już nazywać.

W tym wpisie znajdziesz błędy i antypatterny w AI codingu, z którymi najczęściej się spotykam.

Co ciekawe - te błędy popełniają zarówno doświadczeni programiści jak i ludzie, którzy dopiero dzięki AI zaczęli pracę z kodem.

Antywzorzec #1: Próba wygenerowania całej aplikacji jednym promptem

Wyobraź sobie, że idziesz do freelancera. I mówisz mu: „Zrób mi Facebooka”. Bez żadnych dodatkowych szczegółów. To podejście skazane na porażkę.

I z asystentami AI jest podobna sytuacja. A nawet gorsza. Bo freelancer (jeśli jest dobry), to zapyta o szczegóły projektu.

Natomiast LLM może śmiało zacząć generować... coś. Będzie musiało zgadywać Twoje intencje. A to prawie zawsze

Rozwiązanie: Pracuj iteracyjne. Rozbij swój projekt na małe, możliwe do zrealizowania części i generuj je po kolei, testując każdą z nich przed przejściem dalej.

Antywzorzec #2: Budowanie wyłącznie w webowym asystencie Claude / ChatGPT

Claude, Gemini czy ChatGPT mają tryb „Canvas" czy „Artifacts" umożliwiające podgląd interaktywnego kodu. To świetne do prototypowania, ale absolutnie nieprzydatne dla rozbudowanych projektów.

Próba zarządzania całym cyklem rozwoju aplikacji wyłącznie w okienku czatu to pewny sposób na utratę kodu, problemy z wersjonowaniem i w efekcie - całkowitą porażkę projektu.

Rozwiązanie: Używaj AI jako współpracownika, nie jako całego środowiska deweloperskiego. Generuj kod w asystencie, ale natychmiast przenoś go do prawdziwego IDE i systemów kontroli wersji. Tutaj mogą przydać Ci się takie narzędzia jak Cursor.

Na początku IDE mogą wyglądać bardzo „programistycznie”, ale szybko załapiesz co i gdzie.

Antywzorzec #3: Delegowanie zrozumienia systemu

Jeśli sam nie rozumiesz, co budujesz - będziesz mieć kłopoty.

Historia z Twittera: developer zbudował SaaS w całości za pomocą Cursora, "zero ręcznie napisanego kodu", a następnie został zaatakowany.

Wynik? Przepalone limity API, ludzie omijający subskrypcje, dziwne rzeczy dziejące się w bazie danych.

Jak sam przyznał: "nie jestem techniczny, więc zajmuje mi to dłużej niż zwykle, żeby zorientować się co się dzieje".

Jeśli już podpinasz płatności, zbierasz dane użytkowników - postaraj się zrozumieć co faktycznie dzieje się w projekcie. Albo znajdź kogoś, kto się na tym zna i będzie mógł zrobić audyt

AI może pisać kod, ale Ty musisz rozumieć, jak działa, jakie ma podatności i jak go zabezpieczyć.

Antywzorzec #4: Oczekiwanie magii

Różnica między "Vibe Coding" a "Vibe Engineering" jest kolosalna. Jeśli wiesz DOKŁADNIE czego chcesz, AI pozwoli Ci to zrobić szybciej. Jeśli nie masz pojęcia, co robisz, wyniki będą nieprzewidywalne.

AI nie zamieni Cię w profesjonalnego programistę, jeśli nie rozumiesz fundamentalnych koncepcji inżynierii oprogramowania, niezależnie od tego jak dobrego modelu używasz.

Rozwiązanie: Ucz się podstaw, zanim zaczniesz polegać na AI. Poznaj przynajmniej podstawy programowania, architektury i bezpieczeństwa.

Antywzorzec #5: Dawanie niejasnych instrukcji

"plz fix" to może działać czasami, ale najczęściej kończy się katastrofą. Niejasne, ogólne polecenia to loteria - czasem trafi, częściej nie.

Modele językowe potrzebują kontekstu i szczegółów, aby wyprodukować wysokiej jakości kod. Bez nich, będą zgadywać, co często kończy się kodem, który działa zupełnie inaczej niż oczekiwałeś.

Rozwiązanie: Bądź precyzyjny w swoich instrukcjach. Zamiast "zbuduj formularz kontaktowy", napisz "zbuduj formularz kontaktowy z polami: imię, telefon, email, wiadomość oraz checkbox akceptacji polityki prywatności. Email i checkbox są wymagane".

Lepsze podejście: Inżynieria Odpowiedzialnego Vibe Codingu

Podstawowe praktyki inżynierii oprogramowania są jeszcze ważniejsze w erze AI:

Rozdzielaj proces kreatywny od implementacji - najpierw planowanie, potem kodowanie.
Definiuj wymagania precyzyjnie - im dokładniejsze instrukcje, tym lepszy wynik.
Buduj dokumentację projektu - zapisuj wszystkie decyzje i założenia.
Stosuj TDD - testy są jeszcze ważniejsze, gdy kod generuje AI.
Dziel kod na warstwy - UI, logika biznesowa, dostęp do danych.
Używaj kontroli wersji - commituj małe, sensowne zmiany.

A te „dobre” praktyki omówimy w kolejnych wpisach

Słowem podsumowania

Odpowiedzialny Vibe Coding to połączenie tradycyjnych, sprawdzonych praktyk inżynierskich z nowymi możliwościami AI.

Nie chodzi o to, by pozwolić AI zrobić wszystko, ale o to, by wykorzystać ją jako narzędzie, które pozwala skupić się na tym, co naprawdę ważne - dostarczaniu wartości.